Observação
Este comando está disponível com o Módulo de análise preditiva. Clique aqui saber mais sobre como ativar o módulo.
O Gráfico de taxa de classificação errada versus número de árvores representa graficamente a classificação errada no eixo y e o número de árvores no eixo x. A taxa mínima de classificação errada indica se o modelo é um bom classificador. Use os resultados do teste para avaliar o desempenho do modelo em novas observações. Compare os resultados do treinamento e os resultados do teste para ver se há problemas de sobreajuste com o modelo para o conjunto de dados de treinamento.
Quando a área sob a curva ROC determina o número de árvores para o modelo ótimo, o Minitab exibe o gráfico de área sob curva ROC vs número de árvores. Quando o valor da máxima verossimilhança determina o número de árvores para o modelo ótimo, o Minitab exibe o gráfico de log-verossimilhança médio vs número de árvores.
Interpretação
As taxas de classificação errada devem ser ≥ 0. Os valores menores indicam um modelo de classificação melhor. A linha de referência indica a taxa de classificação errada ótima para os dados de teste e o número de árvores no modelo. Se a curva de teste indicar um modelo insuficiente, considere se deve tentar novamente a análise com configurações alternativas, como taxas de aprendizado’ maiores ou menores, ou uma fração menor de extração de subamostras.
